Як штучний інтелект змінює фінанси: ТОП-5 передових програм та їх переваги та недоліки
Штучний інтелект (ШІ) революціонізує наш спосіб життя та роботи, і фінансова індустрія не є винятком. Від виявлення шахрайства до управління портфелем, ШІ змінює спосіб управління нашими фінансами. У цій статті ми розглянемо 5 найкращих фінансових програм на базі ШІ, які змінюють гру.
Ці програми використовують алгоритми машинного навчання для аналізу великих обсягів даних і надання персоналізованих фінансових порад користувачам. Але з усіма перевагами, є також деякі проблеми щодо конфіденційності та безпеки. Ми розглянемо плюси та мінуси використання цих програм і те, що вам потрібно знати, перш ніж їх завантажувати.
Майбутнє ШІ у фінансах світле, і важливо бути в курсі останніх подій. Незалежно від того, фінансовий ви фахівець чи просто хтось, хто зацікавлений у більш ефективному управлінні своїми фінансами, ця стаття надасть вам цінну інформацію про світ фінансових програм на основі штучного інтелекту. Отже, давайте зануримося та досліджуємо захоплюючий світ ШІ у фінансах!
Вступ до ШІ у фінансах
Перетин штучного інтелекту та фінансів швидко розвивається і став важливим для фінансових організацій. AI пропонує потенціал для трансформації фінансової індустрії, дозволяючи компаніям робити кращі прогнози, персоналізовані рекомендації, автоматизувати завдання, виявляти шахрайство та забезпечувати безперебійну взаємодію з клієнтами.
Штучний інтелект може допомогти фінансовим установам знизити ризик, аналізуючи великі обсяги даних за короткий проміжок часу. Ця технологія дозволяє фінансовим технікам виявляти закономірності, які раніше люди не могли виявити без автоматизації. Наприклад, алгоритми автоматизованої торгівлі використовують моделі штучного інтелекту для прогнозування цін на акції з надзвичайною точністю, тоді як чат-боти використовують технологію обробки природної мови (NLP) для забезпечення надійного обслуговування клієнтів.
Крім того, штучний інтелект знижує витрати за рахунок скорочення фізичної праці та надання інформації про фінансові дані в реальному часі. У майбутньому це дозволить усунути багато зайвих завдань, розроблених спеціально для низькосортної транзакційної роботи: такі рутинні справи, як запити на перевірку або прості запити клієнтів, можна буде повністю обробляти за допомогою систем машинного навчання, що складаються з віртуальних помічників, звільняючи людські ресурси для більш тонкі роботи.
Загалом очевидно, що штучний інтелект став критично важливим компонентом для задоволення інфраструктурних потреб сучасної цифрової економіки у фінансах. Крива впровадження, за якою витрати часу й вартості компенсуються довгостроковими перевагами, продовжує відтворюватися, оскільки все більше й більше інвесторів шукають переваги в цих алгоритмах для своїх транзакцій серед інших модернізаційних технологічних тенденцій, таких як блокчейн або хмарні обчислення.
5 найкращих фінансових програм на основі ШІ
Щоб не відставати від фінансової індустрії, яка швидко розвивається, компанії інтегрують штучний інтелект для підвищення ефективності та покращення взаємодії з клієнтами. Ось 5 найкращих фінансових програм на основі ШІ.
1. Монетний двір: ця програма допомагає користувачам керувати своїми фінансами, пов’язуючи банківські рахунки, кредитні картки та інші фінансові рахунки в одному місці. Він автоматично класифікує транзакції та дає персоналізовану інформацію про звички витрачати. Проте користувачі можуть бути стурбовані конфіденційністю даних, оскільки для цього потрібен доступ до особистої фінансової інформації.
2. Robinhood: цей торговий додаток використовує алгоритми штучного інтелекту, щоб пропонувати інвестиції, які відповідають портфелям і вподобанням користувачів. Він також сповіщає користувачів про рух акцій у режимі реального часу, що робить його корисним інструментом для тих, хто зацікавлений в інвестуванні на фондовому ринку. Недоліком є відсутність повного контролю над угодами, оскільки Robinhood інколи здійснює угоди без згоди користувача.
3. Credit Karma: використовуючи технологію штучного інтелекту разом із аналітичними даними в режимі реального часу від кредитних бюро, таких як Equifax і TransUnion, Credit Karma пропонує персоналізовані поради щодо покращення кредитних балів, одночасно ідентифікуючи кредити чи кредитні картки, які відповідають певним критеріям для профілю кожного користувача, не впливаючи на їхню загальну якість. score — подальше розширення своїх послуг за межі простого «кредитного рейтингу».
4. Жолуді: цей інвестиційний додаток завершує покупки, зроблені за допомогою пов’язаних дебетових/кредитних карток; потім фіксує «запасні гроші» для мікроінвестування в біржові фонди (ETF), якими автоматично керують і контролюють робото-консультанти, пропонуючи розумні портфелі ETF в один клік, керовані алгоритмами машинного навчання, заснованими на моделях поведінки споживачів, а не на реальних дослідженнях ринку.
5. ZestFinance: шляхом заміни традиційних індикаторів, таких як показники FICO, сучасним підходом на основі машинного навчання, що оцінює основні дані про поведінку клієнта; ця платформа прагне подолати прогалини в кредитуванні, виводячи точні оцінки ризиків і розробляючи інтелектуальні прогнозні моделі на основі глибокого психометричного профілювання, що забезпечує не тільки точне андеррайтинг, але й швидке наведення кредиторів на об’єктивну реальність, уникаючи ризиків дефолту, де це можливо.
Фінансові програми на основі штучного інтелекту мають максимальну автоматизацію, що робить ці програми обов’язковими для кмітливих інвесторів. Вони створюють доступ до миттєвої інформації, інформації про управління грошима, допомагають прогнозувати тенденції фондового ринку та пропонують гнучкість, забезпечуючи при цьому конфіденційність клієнтів.
Мінуси та плюси використання цих програм
Фінансові організації по всьому світу використовують штучний інтелект (ШІ) для автоматизації повсякденних завдань, покращення взаємодії з клієнтами та аналізу даних із різних джерел для покращення управління ризиками. Штучний інтелект також може працювати швидше, ніж ручні процеси, і надавати краще розуміння фінансових даних.
Однак запрограмоване зміщення в алгоритмах машинного навчання може бути серйозним ризиком у додатках ШІ у фінансах. Упереджені результати можуть призвести до помилкових висновків і неправильних рішень, які потенційно можуть вплинути на добробут клієнтів і загальну фінансову стабільність.
Ще одна потенційна проблема полягає в тому, що багато організацій не можуть дозволити собі преміальні програми ШІ. У результаті вони можуть отримати погано навчені моделі або абсолютно неефективні рішення, які зрештою коштують більше, ніж економлять.
Крім того, хоча машини з підтримкою штучного інтелекту можуть виконувати рутинні завдання, включаючи моніторинг облікових записів на наявність незвичних моделей поведінки або швидке позначення потенційних випадків шахрайства, це може витіснити людей, які раніше виконували ці завдання вручну.
Незважаючи на значні переваги цих програм для відстеження тенденцій особистих фінансів, які вже є на ринку, вони пропонують безпрецедентну інформацію про споживчі звички та поведінку споживачів за відносно високу ціну, яку деякі люди можуть вважати недосяжною.
Майбутнє ШІ у фінансах
Майбутнє ШІ у фінансах світле. ШІ вже довів свою перевагу в галузі, допомагаючи фінансовим установам оцінювати позичальників, які раніше не отримували послуг, і знижуючи ризик шахрайських операцій. Крім того, штучний інтелект підвищує ефективність і підвищує прибутковість і задоволеність клієнтів.
Оскільки використання штучного інтелекту у фінансах продовжує зростати, такі країни, як Китай і США, інвестують більше в дослідження та розробки. Робо-консультанти, такі як Betterment, пропонують автоматизовані послуги з управління інвестиціями, надаючи клієнтам недорогу альтернативу традиційним фінансовим консультантам.
Хоча використання штучного інтелекту у фінансах безперечно має переваги, важливо визнати його обмеження. Наприклад, ШІ не вистачає емоцій і креативності під час прийняття рішень. Це також може бути дорогим для фінансових установ.
Незважаючи на ці обмеження, здається ймовірним, що майбутнє фінансів продовжуватиме рухатися в напрямку збільшення використання ШІ. Оскільки науковці продовжують свою роботу над розробкою програм, які можуть краще аналізувати шаблони даних і покращувати можливості прийняття рішень з часом за допомогою алгоритмів машинного навчання, які вивчають цикли зворотного зв’язку щодо факторів точності, ми побачимо більше інновацій від фінтех-стартапів.